やさしく学ぶ統計学　エビデンスを自分でつくる基礎講座 入門編

基礎知識編

• 尺度の種類（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度）
• 基礎統計量1（平均、分散、標準偏差）  
• 統計学的検定とは ？ 
• 有意水準、危険率 とは？ 
• データの関連（相関、相関関係）

ソフト操作編

• 基本的な入力の基本操作
• データの入力操作のコツ（変数設定、ラベリング） 
•  記述統計処理（平均、分散、標準偏差等）の実際 
• 相関、相関係数の統計処理の実際 
• グラフ（相関図、分布図）の表現

演習編

• 統計処理ソフトの基本操作と、基本的な統計処理、
  データの統計学的分析による結果の表記法について学習します。

基礎知識編

• 統計記号の使い方
• 正規分布とその他の分布 
• 基礎統計量2（平均とその他の代表値）  
• 図表による統計資料の整理  
•  相違に関連する様々な検定方法

ソフト操作編

• 平均値に関する検定の実際（対応のない　t　検定、対応のある　t　検定）
• 中央値、順位に関する検定の実際　
  （WilcoxonのTテスト、Mann-WhitneyのUテスト ）
• 度数に関する検定　（X2検定、2変数以上のクロス検定、残差分析）

演習編

• 実際に心理学論文を用い、統計学的データを読む力をトレーニングします。
• 統計処理ソフトの基本操作と、基本的な統計処理、
  データの統計学的分析による結果の表記法について学習します。
• データの型に応じた適切な検定方法選択によるデータ処理を学びます。

基礎知識編

• 独立変数と従属変数
• 分散分析のデザイン 
•  一元配置法 
• 変動の分解、変動の比較と検定  
• 多重比較検定

ソフト操作編

• 1要因の分散分析の実際 （被験者間計画）
• 多重比較検定の実際 
• ノンパラメトリック法による分散分析の実際

演習編

• 実際に心理学論文を用い、統計学的データを読む力をトレーニングします。
• 統計処理ソフトの基本操作と、基本的な統計処理、
  データの統計学的分析による結果の　表記法について学習します。
• データの型に応じた適切な検定方法選択によるデータ処理を学びます。

基礎知識編

• 二元配置の分散分析
• 交互作用 
• 多重比較

ソフト操作編

• データの入力操作のコツ（ファイルの結合、ケースの選択）
• 二元配置の分散分析（対応のない因子同士、対応のある因子同士）
• プロファイル・プロット

演習編

• 実際に心理学論文を用い、統計学的データを読む力をトレーニングします。
• 統計処理ソフトの基本操作と、基本的な統計処理、
  データの統計学的分析による結果の表記法について学習します。
• データの型に応じた適切な検定方法選択によるデータ処理

注　意

• 4回の講座に出席できる方を優先的に受け付けます。
  一部の回のみ参加等のご希望がある方は、ご相談ください。
• パソコンを使用する講座です。各自ご用意の上、ご参加ください。
  パソコンは以下の条件を満たしているものであれば結構です。
  

  OS	Microsoft　Windows　XPまたは2000
  CPU	Intel　Pentium　Processor
  メモリ	256MB以上のRAM
  HDD容量	400MB以上

• 日程、講師、会場などは都合により変更される場合があります。あらかじめご了承ください。